背景： 公司的各个微服务在逐步接入ES APM 这个监控体系，但是metrics写入量较大（每个metrics的长度很小，但是频率很高），通过logstash往ES写数据时候频繁报写入队列已满，写入拒绝...，运维侧需要对ES做写入优化。...# 调整 es的索引的写入参数，牺牲持久性来换取高写入性能 curl -s -HContent-Type:application/json --user elastic:'xxxxxx' -XPUT...硬件配置： 5台 8C32G ES -普通SSD磁盘 调整后，ES写入性能有大幅提升。...极限测试：通过开12个logstash来消费测试，索引ES的写入峰值能达到220w左右每分钟，此时logstash侧有bulk写入报错，提示ES write queue full。
}) } }) 但是这种写法有很严重的缺点，对于每个rdd的每一个partition的数据，每一次都需要创建一个KafkaProducer，显然这种做法是不太合理的，而且会带来性能问题...scc.sparkContext.broadcast(broadcastKafkaProducer[String, String](kafkaProducerConfig)) } 3、然后我们就可以在每一个executor上面将数据写入到...经过测试优化过的写法性能是之前的几十倍。如果有写的不对的地方，欢迎大家指正。
导读 本文经过大量案例总结和踩坑复盘，归纳整理了Elastisearch集群在写入性能优化方面一些常用的优化技巧和避坑指南。...腾讯云大数据ES团队通过众多大客户集群的实践经验，归纳整理了Elastisearch集群在写入性能优化方面一些常用的优化技巧和避坑指南。...ES集群索引原理剖析 在介绍ES集群写入性能优化之前，我们先来简单回顾下Elastisearch集群索引的基本流程。如下图1所示。 图1....ES集群写入性能优化 1、时序类场景结合ILM动态滚动索引写入 对于日志、监控、APM等场景建议结合索引生命周期管理（ILM）和快照生命周期管理（SLM）。...以上我们深入剖析了ES集群文档索引的基本原理和流程，同时也结合了腾讯云ES众多大客户的运维经验和踩坑教训，总结了7点写入性能优化相关的建议。希望能对腾讯云ES的每一个客户的都有所帮助。
报错 ReferenceError: Cannot access 'tmp' before initialization // 同一作用域下，let声明后才能调用，if的{}内是同一作用域 三、结合ES6...可以修改引用类型部分 // ES2015 引入了两个重要的 JavaScript 新关键词：let 和 const 。...// 在 ES2015 之前，JavaScript 只有两种类型的作用域：全局作用域和函数作用域。
对于使用php对文件进行写入操作有两种方案一种使用 file_put_contents() 和 fopen()/fwrite()/fclose() 两种方案至于应该怎么选，我觉得应该分情况选择，下面是实验的效果图...场景一： 写入的文件内容不多，不需要分批写入 使用file_put_contents()的情况 <?...执行完操作写入文件用时 2557 µs 使用 fopen 方式 <?...写入操作总耗时 2670 µs 虽然差距不大，但是我进行了多次实验，显示第二种方案确实比第一种时间长 场景二： 如果是将文本分批写入文件中的情况下 使用file_put_contents()的情况： <...总结： 对于写入文件操作如果是一次性写入的话则优先选用 file_put_contents() 方案；如果是分批写入的话则应该选择 fopen() 方案毕竟差距还是很大的~
不考虑搜索实时性，数据的可靠性，追求高性能写入性能。现实情况下，有没有这种场景呢？有。...如生产数据初始化、割接、拷贝就这种典型场景，可以忽略前面2个因素，因为更快写入性能可以加快工作的完成，减少系统终端时间。以下这张脑图，综合各方面的资料，系统全面地从13个维度整理相关要素。
关于严格匹配我们很容易就能想到模糊查询，es本身也是能支持模糊查询的：方案选择方案一：模糊查询 wildcard && fuzzy 模糊查询的功能有点类似 mysql 中的 like，可以使用正则表达式的通配符来达到模糊搜索的效果...，原因是ES使用的是基于DFA的文本匹配算法，时间复杂度（M+N），当索引里面的数据量为K时，时间复杂度为（M+N）× K，数据量越大，输入文本越长，模糊搜索的效率就会越低。...###模糊查询性能数据：对2000万数据进行模糊搜索：**耗时3s+** "took" : 3714, "timed_out" : false, "_shards" : {"total" : 48,...使用 wildcard 不需要做分词，不需要额外占用磁盘，但数据量大时搜索性能很差，小规模业务可以使用。2....Ngram搜索性能要远远高于 wildcard，但会额外消耗10%左右磁盘（并不明显），可以配合一些数据压缩策略使用。3.
写个小文巩固下，本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构，然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理。...三、新文档写入流程 3.1 数据模型 如图 一个 ES Index （索引，比如商品搜索索引、订单搜索索引）集群下，有多个 Node （节点）组成。每个节点就是 ES 的实例。...refresh 默认 1 秒执行一次，性能损耗太大。一般建议稍微延长这个 refresh 时间间隔，比如 5 s。因此，ES 其实就是准实时，达不到真正的实时。...段合并过程 段合并结束，旧的小段文件会被删除 .liv 文件维护的删除文档，会通过这个过程进行清除 四、小结 如这个图，ES 写入原理不难，记住关键点即可。...此时可以被搜到 flush 是缓存中的 segment 文档数据写入到磁盘 写入的原理告诉我们，考虑的点很多：性能、数据不丢失等等 （完） 参考资料： 《深入理解 Elasticsearch》 https
对于性能和节点的稳定性来说，这种交换是非常糟糕的，应该不惜一切代价避免。它可能导致垃圾收集持续几分钟而不是几毫秒，这可能导致节点响应缓慢，甚至脱离集群。...-d' { "number_of_replicas": 0, "refresh_interval": "180s" }' 3.修改merge参数以及线程数 Elasticsearch写入数据时...merge的频率对写入和查询的速度都有一定的影响，如果merge频率比较快，会占用较多的IO，影响写入的速度，但同时segment个数也会比较少，可以提高查询速度。...所以merge频率的设定需要根据具体业务去权衡，同时保证写入和查询都相对快速。
优化前，写入速度平均3000条/s，一遇到压测，写入速度骤降，甚至es直接频率gc、oom等；优化后，写入速度平均8000条/s，遇到压测，能在压测结束后30分钟内消化完数据，各项指标回归正常。...logstash-*", #这里配置模板匹配的Index名称 "settings": { "number_of_replicas" : 0, #副本数为0,需要查询性能高可以设置为...hadoop，可以根据需要通过spark读回到es – 况且副本数量是可以随时修改的，区别分片数量 使用es自动生成id： es对于自动生成的id有优化，避免了版本查找。...因为不需要如此高的实时性，我们修改为30s – 扩展学习：刷新索引到底要做什么事情 设置段合并的线程数量： curl -XPUT 'your-es-host:9200/nginx_log-2018-03...对于大量写入的场景也显得有点小。 扩展学习：数据写入流程是怎么样的(具体到如何构建索引)？ 1.设置index、merge、bulk、search的线程数和队列数。
本文介绍的特性是 Resource Group，即资源组，主要用来调度 MySQL 的资源用，其实是一个兼顾了实用性和技巧性的功能，且刚好能解决 MySQL 8.0 对写入性能的一个“负优化”。...写入性能优化 简介 这个问题实际上是跑 8.0 基准测试的时候发现的：同配置的情况下，8.0 的写入性能相比 5.7 是下降的，而且下降的幅度并不能当做随机误差来看待。...因此研究了一下 8.0 的变化，发现有一项优化：把 log_writer 和 log_flusher 拆分成了单独的线程。...使用双 1 的事务提交策略时，每次提交事务都会需要写 log，是不是这两个线程单独拆出来之后，因为抢不到 CPU 资源影响到了写入性能？...总结一下 当然，这个写入的问题在之后的版本中应该会有官方修复方案，但是从这个简单的写入性能优化中，也可以看到资源组的实际效果还是比较明显的，当存在一些特殊需求，需要倾斜一部分资源的时候，合理的使用资源组这个功能可以最大限度的保障业务的稳定与高效
但是这样性能比较好，最多丢 5 秒的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 fsync 到磁盘，但是性能会差很多。...（这里说明一个情况:es 是准实时的，数据写入 1 秒后可以搜索到；可能会丢失数据的。...在 es 里该怎么玩儿，es 里面的复杂的关联查询尽量别用，一旦用了性能一般都不太好。最好是先在 Java 系统里就完成关联，将关联好的数据直接写入 es 中。...另外对于一些太复杂的操作，比如 join/nested/parent-child 搜索都要尽量避免，性能都很差的。分页性能优化es 的分页是较坑的，为啥呢？...所以用 es 做分页的时候，你会发现越翻到后面，就越是慢。对此的解决方案是:不允许深度分页(深度分页性能很低)类似于 app 里的推荐商品不断下拉出来一页一页的
一、写性能下降 二、预留空间 三、TRIM命令 四、参考资料 在《NAND Flash基础知识简介》中，我们介绍了NAND Flash的一些特征。本文主要从文件操作的角度看下写入性能问题。...一、写性能下降 假设一个TF卡的信息如下： Page Size: 4KB Block Size: 5Pages(20KB) 总存储空间：1Blocks（20KB) 读取速度：2KB/s 写入速度：1KB...常规的优化方法是预留一些存储空间，比如我们的TF卡对外展示的容量是20KB，但实际上我们有24KB的存储空间，多出来的这4KB只能被TF卡控制器使用，用户无法使用。...这样做的代价是后续某个时刻的写操作会触发page回收，导致写入性能下降。这是否合理？有没有办法把性能平均下来，避免出现较大的性能瓶颈。TRIM命令可以帮助我们（需要操作系统和存储器支持）。...这种场景下，仍然会遇到写性能下降的问题。
1.19G ，但是发送ES却只有377.18MB，剩余数据写入了内存中，显然从kafka获取数据的速度远远大于写入ES的速度。...而ES本身是用写队列的方式落库数据，虽然响应慢，但是实际的写请求已经进入ES，导致数据重复 4、禁用Replicas, 单副本可以提高批量索引速度，关闭服务器swap，选择高性能磁盘 5、自动生成文档ID...Elasticsearch 6版本服务端默认200，可适当调整1024，客户端可根据实际情况增加 3、增加bulk size 单次index数据大小5-15MB，可根据服务内存使用情况调整，建议不超过15M 实践 优化后性能对比...1、服务端Elasticsearch：腾讯云集群瞬时写入可达21W/s，相比之前性能已提升3倍 优化前： 图片 优化后： 图片 2、扩大bulk线程池带来更多的连接，相比之前增加3倍，以应对数据高峰期批量写入...： 图片 3、16C_32G的配置将服务器性能最大化的利用： 图片 4、Elasticsearch写入延迟和文档数量 图片
update counts = counts - 1 where production_desc = "农夫山泉" and counts >= 1; 从业务逻辑上看没有问题，但是从性能上看有问题...好的性能来自于好的设计。每件商品表现为一行数据，这样表里面的行就太多了，保存和处理都有一定的难度；每类商品表现为一行并发又上不去。 好在我们把这个两个方案拼在一起。
发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。...全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能，无需用户修改即可使用 当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置 第一部分：调优索引速度...12、使用preference来优化高速缓存利用率 有多个缓存可以帮助提高搜索性能，例如文件系统缓存，请求缓存或查询缓存。...由于搜索应用程序的用户一个接一个地运行类似的请求是常见的，例如为了分析索引的较窄的子集，使用标识当前用户或会话的优选值可以帮助优化高速缓存的使用。...哪个设置在搜索性能方面表现最好？通常情况下，每个节点的碎片数少的设置将会更好。 原因在于它将可用文件系统缓存的份额提高到了每个碎片，而文件系统缓存可能是Elasticsearch的1号性能因子。
光线 OpenGLES进阶教程3-Tutorial07-粒子效果 OpenGLES进阶教程4-Tutorial08-帧缓存 OpenGLES进阶教程5-Tutorial09-碰碰车 这一次的是性能优化...概要 渲染的优化不是仅仅提高渲染的速度，超过60Hz的渲染速度没有任何意义，用户永远看不到这些信息。同时在考虑用电消耗的情况下，30Hz的刷新率能延长电池的使用时间。...（苹果公司官网有例子，OpenGLESApplicationDesign.html） 减少状态变换 OpenGL ES上下文存储了大量的用于控制渲染运算的信息。...OES OES扩展是OpenGL ES标准的维护者，提出的一个非标准的扩展。 思考 为什么FPS会在20FPS和30FPS之间摆动？ 绘制 和 显示 并不一样。...你能得到FPS，但是它不代表真正的性能，每帧持续时间是一个更佳选择。FPS不能线性评判性能表现。
先来了解下，ES 集群规划： 3 个节点，ES 内存 -Xms8g -Xmx8g，剩下内存要预留给 PageCache 集群名 节点名称 端口 机器配置 escluster esnode...ES 写入优化 根据 官网文档 写入优化有： Use bulk requests：使用批量 bulk 上传。... ES 的近实时搜索： 写入后 1s 就能搜索到。即默认每秒刷新一下。 为了优化写入速度，可提高该值，从而减少频繁的 refresh 和 lucene 段合并。...Use faster hardware：云主机有限制，当前云盘是性能最低的 PL0 性能级别的 ESSD 云盘。...写入步骤如下： 创建索引 （优化后） PUT /sku_index { "settings":{ "number_of_shards":3, "number_of_replicas
默认每隔1秒钟，es将buffer中的数据写入一个新的segment file，每秒钟会产生一个新的磁盘文件 segment file，这个segment file中就存储最近1秒内buffer中写入的数据...因为其默认是每隔1秒refresh一次的，有一定延迟，所以es是准实时的，因为写入的数据1秒之后才能被看到。...所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件，translog日志文件中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es会自动读取translog日志文件中的数据，恢复到内存buffer和os cache中去...但是这样性能比较好，最多丢5秒的数据。也可以将translog设置成每次写操作必须是直接fsync到磁盘，但是性能会差很多。...如果你希望一定不能丢失数据的话，你可以设置个参数,每次写入一条数据，都是写入buffer，同时写入磁盘上的translog，但是这会导致写性能、写入吞吐量会下降一个数量级。
点击关注公众号，Java干货及时送达 背景 基于elasticsearch-5.6.0 机器配置：3个云ecs节点，16G,4核，机械硬盘 优化前，写入速度平均3000条/s，一遇到压测，写入速度骤降...，甚至es直接频率gc、oom等；优化后，写入速度平均8000条/s，遇到压测，能在压测结束后30分钟内消化完数据，各项指标回归正常。...logstash-*", #这里配置模板匹配的Index名称 "settings": { "number_of_replicas" : 0, #副本数为0,需要查询性能高可以设置为...hadoop，可以根据需要通过spark读回到es – 况且副本数量是可以随时修改的，区别分片数量 使用es自动生成id： es对于自动生成的id有优化，避免了版本查找。...对于大量写入的场景也显得有点小。 扩展学习：数据写入流程是怎么样的(具体到如何构建索引)？ 1.设置index、merge、bulk、search的线程数和队列数。
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